你將從本探索式資料分析（EDA）課程開始，學習如何使用描述統計、辨識遺漏值，並套用插補技巧來填補資料中的缺口。

什麼是探索性資料分析？

EDA 的步驟

AirBnB 房源的初步 EDA

辨識遺漏資料

單一變數的描述性統計

處理遺漏資料的插補

Power BI 的初步探索式資料分析

在本課程的第二章，你會學到如何在資料集中辨識並處理離群值。你將建立直方圖來分析分佈，並使用 Winsorizing 方法來降低離群值的影響。

分佈與離群值

尋找離群值的方法選擇

AirBnB 房源的長條圖與離群值

建立你的第一個長條圖（直方圖）

找出離群值

處理資料中的離群值

現在，該用比例來探索類別變數之間的關係。接著你會利用盒狀圖與描述統計，判斷連續變數如何受到類別變數影響。

以類別變數進行 EDA

選項

盒狀圖

直方圖

直方圖 vs. 盒狀圖

用 AirBnB 資料探索類別變數

分析類別變數

類別變數的比例分析

分析多個類別變數

建立盒鬚圖

類別變數的 EDA

在最後一章，你會深入使用散佈圖分析兩個連續變數之間的關係，並計算相關係數。

連續變數之間的關係

練習解讀散佈圖

用散佈圖探索 AirBnB 房源

用散佈圖分析關係

為散佈圖加入脈絡

恭喜你！

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

利用 Power BI 的探索式資料分析（EDA）強化你的報表。你將先用描述統計找出離群值、辨識遺漏值，並套用插補技巧填補資料集中的缺口。接著你會學到，如何在 Power BI 中透過基本統計量、盒狀圖與散佈圖，探索變數之間（類別型與連續型）的關係。

<h2>Power BI 探索性資料分析入門</h2>
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Introduction to DAX in Power BI

學習使用Power BI的探索性數據分析（EDA）構建有影響力的報告，快速揭示洞察並推動業務價值。

Power BI 的探索式資料分析

掌握使用 Power BI 的 Exploratory Data Analysis (EDA) 快速發掘洞見、打造高效報告，提升商業價值。

資料分析師 在 Power BI 中

Content Developer at DataCamp

一起來練習吧！

類別變數的 EDA - 用 AirBnB 資料探索類別變數

用 AirBnB 資料探索類別變數

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